第140回の特別な意味
みなさん、こんばんは。あした使える聴くネタ帳｜ マーケターの真夜中ラジオのお時間です。
この番組は、あらほうマーケター2人が最近気になるトピックを取り上げ、それぞれのマーケ感で掘り下げていきます。
最近話題の一人マーケターをはじめ、情報や知見が少ない中で打ち手を模索するみなさんのヒントになる視点をお届けしていきます。
淡路市までコピーライトをやって回すジンボーです。よろしくお願いします。
スタートアップの思いを文化に変える戦略マーケターチーム、株式会社エールコネクト代表の宮本です。よろしくお願いします。
今日のテーマは、AIとマーケターの共同を実現するツール、カーソルのスメです。
このテーマを取り上げた理由は何でしょうか。
はい。ついに我々のマーケターの真夜中ラジオも140回記念ということで。
はい。
はい。140回そうですね。
130回の時も言った気がするけれども。
そうですね。
ですね。
100回超えてくらいから、なんかちょいちょい感動してますね。
そうですね。細かく成功体験を刻んでいかないといけないと思って。
AIとマーケターの役割分担
はい。
3年くらいラジオをやってきて、ちょうど僕らこのラジオをやっている期間って、
AIの発展が著しい3年間だったなと思うんですよ。
そうですよね。
うん。
ほぼ初回くらいに宮本さんがChatGPTの話を出してましたもんね。
そうそうそうなんですよ。ちょうど流行り始めたくらいで、
その後もずっとChatGPTができ、Geminiができ、ChatGPTもバージョンアップしみたいな、
うん。
そういう形でAIの発展を紹介し続けるんですけど、
うん。
今回紹介するのは多分、今日収録2025年9月9日ですけど、
時点では比較的最先端の情報なんじゃないかと思ってます。
おお、いいね。
僕が色々とこのツール、これいいなと思って使おうと思ってYouTubeとか見たけど、
大体そのYouTubeとかのアップされたのがここ3ヶ月とか?
そういう感じなんで、
多分イノベーターがちょっと使い始めてる、
これからちょっとアーリーアダプターに行くぐらいのツールだと思ってるのが、
今日紹介するCursorっていうAIツールです。
うんうん。
もともとはこのCursorっていうのは、
AIを使ってエンジニアがコーディングをするためのツールだったので、
マーケターとかビジネス界隈って言えばエンジニアの中では知られてるツールになります。
で、ただじゃあそれをマーケター、今回はライティングで使ってみるっていうことなんですけど、
実際本編の中でも以前やったラジオの原稿をノートの記事にするっていうのを
AIにどうやったらやってもらえるかっていうのをちょっとやってみるんですけど、
これまでのチャットGPTとかクロードとかジェミニとかとの違いが大きく2つあって、
1つがAIからの出力を編集できる、人間が手作業で直せるっていうところで、
これまでって指示をしても帰ってきてもそこ違うから直してみたいなやり取りが何回も必要だったのを、
そういうことせずに間違ってたらもう手で直すと。
で、直したやつを元に次のことをやってもらうっていうようなことができるのが1つの違いです。
あとは順番に実行できるってことで事前にフロンプとチェーンみたいな形で、
これをやってこれをやってこれをやってってことを決めておけばそれを順番に実行できるっていうところがすごくいいなと思ってます。
僕らAI議論するときによくSNS上とかでチャットGPTの新しいやついいよねとかクロードがいいよねとか言ってるんですけど、
でも完璧な答えをAIに出してもらう必要ってなくて、
途中で止めながらレビューをして少しずつ直していける方が効率的なんじゃないかなというふうに思っていて、
それができるツールとしてカーソルっていうのを紹介しようと思ってます。
元々このカーソルを僕が知ったのは、ザモルツっていう会社の寺倉さんのセミナーで、
現場の開いたが30分でコンテンツを作るAI活用術というセミナーを聞いて、
その時にカーソルというツールを知って、これ面白いなと思ってちょっと使ってみて、
いけそうと思ったので紹介したいなと思ってます。
本編先に収録しましたが、神保さん的に今回の内容どのあたりが明日使える効くネタになりそうですか。
今回はツールの紹介なので、これまであれですよね、
なんかうまくいかねえなとかめんどくせえな、チャットGPって本当なんか理解力ねえなとか、
フラストレーションはどのツールに返帳してる人も一定あると思うんですけど、
そこの一定の履け口というか、返帳の糸口的な感じの絶妙的な、極めて絶妙的な話かなと思いますよね。
カーソルによるライティングの可能性
だからその中で多分AIとかの活用でやりたいのって、文章作る、コンテンツ作るとかその辺だと思うんで、
そのあたりの日頃のうやむやむや、もやもや、イライラが解消される可能性があるのかなっていう感じを持ち上げて聞いてました。
このザ・モルツのセミナーで言ってたのは、将来的には社内にある過去の提案書とかそういうのを全部インプット情報として入れて、
ヒアリング情報だけ入れたら提案書ができるようなものが作れないかっていうのが今目指してるところって言ってましたね。
そういう感じで提案書の6割型ぐらいのものができて、そこを人間の手で直しながらとかっていうのができると確かにいいけど、
そこまでいけるかなっていうのはちょっとまだ僕もやってないですね。
本当にできるかなそこはとかは思ったりしてます。
その情報を入れれば入れるほどチャットGPTとかと同じように一般的なことになっちゃうので、
なんでそこがうまくバランス取れるかどうかっていうのはちょっと思いますね。
そうですよね。パッと打倒性の高い方針が出てくるのであればいいよね、それはね。
逆に出てきたから良さそうだからそっちに引っ張られて、でもよう考えたら全然違うみたいなのが今多いからさ。
多いですね。
今今のAI多いから一見良さげなものを見抜く能力とかが本当にある社員じゃないとちゃんと使えない問題と、
そのある社員でも一見良さそうなものを本当にいいのか、それともよう考えたらやばいのかを見抜くのに一定のコストかかるから、
それでいったらゼロベースで考えた方が早いっていうことがあって、そこのなんか攻め替えだなっていう気がするよね。
そうですね。なんかこう本当部下と仕事するのとかと近いなと思って、すごいまとまってる風の、でも大きく間違ってるみたいな。
そういうね。部下だいたい分かるから。こいつはこのレベルだろうみたいなさ。こんな感じのものをあげてくるだろうみたいな。
だいたい分かるから。
確かに。
急に飛躍してこないので。
だからなって終わるけどさ。AIはよう分かんないもんね。急に飛躍してくる可能性もあるし。
すごく全然違うこと言ってくることもあるし、ちょっと合ってること言ってることもあるし、
でね、AIが言ってくるからもしかしたらその案もありかもなとかちょっと思ったりとかし始めると迷子になるね。
そうだね。そういうのも膨れてめんどくさいからあんまりそういうのには使わないけどね。
なるほどね。確かにそれも使い分けの一つですね。
インプットには使うけど変換にはあんまり使わないかなとか。
なるほどね。特にジンボさんはライティングすることに苦がないもんね。
そうね。ライティング、ライターとかデザイナーもそうかな。カメラマンともそうだけど答えは見えるのよ。
パッと落としどころがわかる。そこまでのロジック付けとかそこがすごい悩むので。
落としどころが見えた時にAIは何なんだろうね。そんな使わないかもね。
なるほど。
その作業にはね。そこを導くためには使うかもしれないけど。
あとそんな作業量ないもん。
そうね。であれば人間でやったほうが早いね。
それでは本編ぜひ聞いてみてください。本編は約39分あります。
途中で聞けなくなった時のためにもここでポッドキャストをフォローしておくと便利です。
それでは行ってみましょう。
よろしくお願いします。
さて宮本さんの今週のピックアップテーマはこちら。
AIとマーケターの共同実現するツール、カーソルの説明です。
どんな内容なんでしょうか。
オープニングでも少しカーソルっていうツールがめっちゃ良さそうですっていう話をしたんですけど、
カーソルがなぜいいのかっていうところの前提として、
AIとマーケター、人間がどういう役割分担をしたらいいのかっていうところを考えたいなと思ってます。
僕らチャットGPTとかにこれやってねって言って上がってきて、
これちょっと微妙だなみたいなことをラジオでも何回かやったじゃないですか。
コピー作ってもらったりとかね。チャレンジしたじゃないですか。
やりましたっけ?
やりました。それでちょっとチャットGPTいじめすぎて、しばらくチャットGPTにジンボーさんがログインできないとかそういうこともありました。
でもやっぱ最近ジンボーさんもAIよく使われてるというところで、
全部任せるとうまくいかないからどうAIとうまく役割分担するかが大事だと思うんですけどどうですか?
そうですね。役割分担確かに大事ですよね。
で、カーソルがなぜいいかっていうところで、
これはオープニングでもやったザ・モルツのセミナーでも話があったんですけど、
AI編集アシスタントのストーリーハブというものを作ってる松浦さんっていうのが、
AIっていうのは何に使ったらいいのかっていうのを記事に書かれていて、
僕らが何か仕事をするときっていうのは、
インプットしてミキシングしてアウトプットするっていう風に言ってるんですよね。
つまり何かしらの情報とかを得て、その情報を色々組み合わせたりとか編集したりとか構造化をしてアウトプットをするというのがよくありますよね。
今回カーソルで記事、実際ライティングをしてみるっていうのをやってみるんですけど、
記事を作るというときにおいてもまずはインプットとして取材をしたりであるとか、
そういうことをして一時情報を集めて、それをまとめる編集作業がミキシングとしてあって、
最後にそれを実際に文字に起こしてアウトプットして記事の構成をするみたいなそういう流れになりますよね。
この中でミキシングの部分、真ん中の情報の統合編集構造化のところをAIを活用するのが一番いいんですっていうことを言ってるんです。
確かにそうだなと思って、というのはインプットも確かにAI使えるんだけど、
AIでインプットに使っちゃうと一般的なことしか出てこないので、
何も知らないことを知るという意味ではいいんだけれども、
何か例えば記事を作るとかアウトプットをしようと思ったときに、
インプットをAIに任せると普通のことしか出てこないので、
そういう意味ではインプットをAIに任せる人間がやることによって、
これまで世に出てないような新しい情報を得て、
それをライティング編集するっていうところはAIに任せて、
それがちゃんと正しく書けてるかっていうところは人間がチェックするのがいいんじゃないかっていうのは確かにそうだなと思ったんですよね。
この前提の中でこのザ・モルツの方が今やられているのが、
看板ライティングっていう取り組みをしていて、
これは現場のライターじゃない人がライターとしてたくさん記事を書けるようになるっていう、
そういうカンバセーションライティングの略で看板ライティングっていうことを提唱されてます。
AIとの対話によるライティング
これはAIとのカンバセーション、対話を通じて思考コンテンツ化するっていうことで、
さっきもインプットのところは一時情報はAIじゃなくて人間が入れましょうって話だったので、
その一時情報をAIとの対話によって作って、
それもAIに質問してもらって、その質問に対してこちら側が答えていくことで、
一時情報としてのコンテンツを作って、それをAIにライティング編集してもらって、
その内容をチェックして記事を作るというような形にすると、
これまでライターじゃなかった人もライティングしやすくなるんじゃないのかっていうところで取り組んでいるそうです。
このカンバライティングはどうやってやっていくかっていうと、
AIをインタビュアー化する必要があるので、
AIにインタビューをしてもらって、インタビュー結果をもとに記事化をして、
その記事を人間がチェックするみたいな、そういう流れになっていくので、
この一個一個のプロセスの中に人間が介在してるんですよね。
そこがこれまでのAIの使い方とのちょっと違いで、
例えばよくChatGPTとかクロードに記事書いてもらうときに、
記事を作ってそのまま過剰書きの文章を作って、
これをノートの記事にしてくださいっていうとうまくいかないですよね。
そういう経験ありません?
なんかこう、そこじゃねえんだよなみたいな感じの記事が上がってくるじゃないですか。
うーん、まあそうね。素材ぐらいしか出ないですね。
そうそうそうですよね。
特にChatGPTは過剰書き的な感じが過ぎる。
あー、確かに確かに。
で、どんだけでも文章的な感じになってこないので、
もういいや、みたいな。ジェミニーがクロードに投げるみたいなことが多い。
あー、そうですね。ありますね。
確かに日本語の文章をきれいに作るって意味では、
クロードとかが比較的ChatGPTより賢いかなって感じはしますよね。
うん。なんかチャッピーは片言感があるな。
文章を書けって言うと急に片言になる感じがする。
あー、そうですね。特に長文とか。
なんか自分語りさせるとちゃんと書くんだけどね。
こっちのインプットを元に書こうとすると急に片言感出る感じがしますね。
そうだね。
うん。
すでに語られ尽くしたことの整理はめちゃくちゃ上手いと思うんだよね。
あー、そうですね。
で、逆にそれを元になんか新しいことを考えろみたいなことはなんか微妙。
そうですよね。
いやもうわかったと。
新しいことを考えるのは人間がやりますからと。
だから僕が考えた新しいことを記事にすることだけChatGPTさんやってくれたらいいんでって言って渡すと、
なんかそれもちょっと上手くいかないっていうか、
新しいことを言ってるのに一般的な情報とか混ぜてきて、
ちょっとそっち行かないで行かないでみたいな感じになったりとか。
そうだね。
そうするじゃないですか。
ちょちょちょちょって言ったらまた別のとこ直したりするじゃない?
そう、そうなんですよ。
なんか難しいね。
こういうところ間違ってるのでここ直してって言ったら違うところも直って、
いやもうそこ直さなくていいからここだけ直してって言ったらどんどん迷走していって、
どこに行ったらいいか分かんなくなってきましたねみたいな感じになるっていうのがあるじゃないですか。
で、今回紹介するカーソルはそれを解決できるというツールなんで。
そうなんです。
なぜできるかっていうとちょっとずつ作っていくんですよね。
その一気に文章作るんじゃなくて、
構成を作って、その構成をレビューして、最初の導入部分作って、導入部分レビューして、
で、導入部分レビュー終わったら次書いてねみたいな感じでちょっとずつ作っていくといいと。
で、僕らが部下とかの作ったやつをレビューする時もそういうやり方するじゃないですか。
いきなり全部作ってこないで全部直しになるから、直す方も大変やからさ。
カーソルの機能と利点
マジでなんかとんでもない方向に丸一日ぶち込まないでって思うよね。
思うよね。よくあるじゃないですか。
最初から間違ってるキャラもこれどうやってもこれ直せないなみたいな。
そう、ていうかもうほぼ間違うんだから。
自信持って駆け出すんじゃないよって思う。
そうですね。だからそうする時にはできるだけ頻度よくレビューを入れるじゃないですか。
いきなり全部っていうよりは構成だけ作ってとか、
で、レビューして、一部作ってレビューして、次を作ってレビューしてっていう風にやるので、
それをAIと実現できるといいですよねというような形です。
で、僕はずっとこのマーケターの真夜中ラジオで作ってる記事を、
喋ってる内容を記事化しようとずっと思ってたんですよ。
で、何回かジェミニとかいろいろチャレンジしたんですけど、ずっとダメだったんですよ。
記事化してくれない。
そうだね。
記事化してくれなかった。
で、ただ今回もカーソルってやつ、この後実際実演もするんですけど、使ってやってみたんですけど、
最初うまくいかなかったんですよ。
で、まずは前回の136回のオンライン広告は顧客理解とABXテストで攻略するっていうやつを、
カーソルを使って対話しながら記事を作っていくっていう風にやっていったんですけど、
どうしてもできなくて、僕その時に新たな気づきがあって、
これAIが悪いんじゃなくて、ラジオのトークってそもそも記事のスタイルになってないんだなと思ったんですよ。
つまり、記事って文章で読むから、論理的に書かれてると思うんですよね。
こういう課題ってありますよね。この課題の解決策は3つあります。
で、その3つを紹介していきますって感じだと、比較的記事化しやすいんですけど、
ラジオの中身って文脈がちょっと切れててもなんとかなるんですよね。
このジンボーさんとの軽快なトークによって。
いきなり話が飛んでても、なんか繋がったようにラジオでは聞こえるんですよ。
そうだね。
で、それをそのまま文章化すると。
僕の話とか大体飛んでるもんね。
そう。
ジンボーさんの話聞いて、なんかふと思ったことを手繰り寄せてるから、大体飛ばしてるから、
AI的にはこいつ何?みたいな。
急に違う話し始めたなみたいな。
ですよね。
でもまあ、それがラジオでは成立するし、人間の会話としてはそういうもんだからいいんでしょうね。
でもそれを記事化すると、そのままラジオのトークを記事化したら対話文みたいな感じでなんとかなるかもしれないけど、
まあそれでもね、しんどいじゃないですか。読み手としては。
僕が作りたいのは本当にそのノートの記事一本で、なんかこう、ラジオ聞かなくても学べたなみたいな形にしようとすると、
やっぱこう、そもそもラジオの形をそのまま入れちゃダメなんだなっていうふうに思いました。
で、さっき言った文章としての構成が比較的しっかりしている、その導入と構成がわかりやすい114回のラジオがありまして、
それをちょっとこう、実際このカーソルを使って記事化していっている途中をですね、
じんぼうさんに見てもらって、カーソルいいかどうかを見てもらおうかなと思います。
これは何?114回の音声データを元にやってもらうってこと?
えーとね、音声データをやるとさっきのじんぼうさんに言った通り、いろんなとこ行くじゃないですか。
だから、音声データじゃなくて台本データで行きます。
あー、台本データね。
台本データで行きます。
なるほど。
はい。で、うまくいったら、これズームでも撮ってるので、
それをオンラインコミュニティの中だけ公開でこんな感じでしたよっていうのを見せようかなと思ってますが、
うまくいかなかったら出さないかもしれないです。
じゃあ映します。
これがカーソルの画面になっていて、このカーソル、ちょっとラジオだけの方、わかりづらいんですけど、
このカーソルの特徴は、真ん中に文章入力欄みたいなところがあって、
人間が編集できる領域があるんですよね。
で、一番右にチャットGPTみたいな、そのチャットとの会話欄みたいなところがあるというような形になってます。
で、これまでのチャットGPTとかとの違いは、
このラジオ台本からノート記事変換用のプロンプトチェーンと言われるような、
連続しているプロンプトを書いたものっていうのを作ってます。
で、これもカーソルの中でチャットGPTとかに作ってもらってるんですけど、
その前にちょっと説明をしとくと、このカーソルっていうツールは、
そのLLM、チャットGPTとかジェミニとかそういうのとは違うので、
モデルとなるどのクロードを使うのか、チャットGPTを使うのかとかは、
選べるそういうツールになっているので、
そういったLLM、チャットGPTみたいなやつを便利に使えるツールみたいな感じです。
で、今回はラジオの台本をノートの記事に変換するので、
プロセスとしては台本を分析して記事構成を作って、記事の執筆をして、
最後は構成・最適化をするっていうような、そういう流れのプロンプトを作っているというような形です。
実際の使用体験
で、実際ちょっと途中まで作ってみたのがあるので、それを見てもらおうかなと思うんですけど、
こんな形で、まず台本分析してくださいっていうような形で言うと、台本の分析をしてくれます。
で、主要なテーマとかキーポイントとかそういうのを書いてくれると。
で、これまでチャットGPTとか使ってる時って、いきなりこのラジオの台本を記事化してくださいって言って記事書かれるので、
ちょちょちょちょちょ、記事書かれたらちょっとあれ、ここ全体間違ってるんだけどみたいなところを修正できなかったのが、
こういう形でちょっとずつやってくれるので、間違ってるなと思ったら人間が修正ができるんですね。
うん。
うん。だからそこがいいとこなんですよ。
なるほど。
です。伝わってるかな?ちょっと実際やってみようかな。
伝わってるというかそうだね。僕はそもそもなんか、自分で書いた方が早いやんって思っているので。
でもまあそうね、例えばSU記事作れとか言われたら、まあ確かにこういうやり方をやってくれるとありがたいかもね。
ああそうっすね。あとはね、まあ確かに、やっぱりジンボさんとかってもう専門家じゃないですか。仕事じゃないですか。
そう、死後早死後出来だから。
ですよね。
答えもあるから、違うんだよとかって言ってるのがだるいから、書いたらすぐ終わるんでみたいな話なんで、
なんかこのわちゃわちゃやんのの意味がよくわからんっていうのがあるけど、なんか俺結構変わってるらしいんで。
あ、そうですね。変わってるっていうか、ジンボさんもこのライティングの専門家なので、あの人はもう自分でやった方が早いんですよ。
ただ、非ライター、僕とかね、ライティングとかノートの記事とか書くのに超時間かかるんですよ。
真面目にどう書こうみたいな感じのわけ。
そうだな、そもそものとして、台本を記事に上げたらええやんとか思ってるからさ。
そのまま?でもそのままでは無理じゃないですか。
俺ただそのままだよ。自分のブログ書いて、イコール台本にしてるし。
あー、逆なのね。
ライティングとカーソル
逆逆。だからそれを逆にする意味がわからないというか。
いやいやいやいや、なるほど、すごいね。まずライティングからいけるのね、その。
答えがあるからね。答えというか、なんていうかな、試行錯誤がちょっとよくわからない。
へー。
それは変態なんで置いといてたな。
そうですね。僕自身は記事書くのは苦手だけどラジオの台本を書けるんですよ。
なぜならば伝えたいことがあるので、それを箇条書きにして。
箇条のポイントがあるわけだよね。膨らますとかそこが必要なわけだよね。
そうなんですそうなんです。だからこれを記事にしようとすると、ラジオでこういうことを伝えたいというのをそのまま、
例えば、カーソルっていうツールがいいんですっていきなりしゃべり始めてもノートの記事としては意味がわからなくて、
なぜカーソルがいいのかとかAIどう使うのかってところから入らないと、例えば伝わらないであるとか、
そういうところを考えるとなかなか筆が進まない問題っていうのがあって、
そういうところをこのカーソルでそれっぽいことをまず書いてくれると。
で、ちょっと違うなと思ったところは変えていくというような形で、タイトルとかそういうのも一旦作ってもらって、
ちょっと違うなと思ったら変えると。ちょっと一回やってみようかな。
このタイトルのうまくいくかな。
文型上的にはこの3つコラム選ぶうちの一番右のコラムのちょっとプログラミングっぽいコラムのところが、
もうキモいっていう感じになる。
そりゃそうかも。これはね、もともとはコーディング用のツールなんですよ。
エンジニアがコーディングをより良くするためのツールなので。
この真ん中の行に投資番号、数字が入っている時点でキモいからね。
女性メディアの読者的にはこれキモいっていう。
なるほど。
右側のコラムとか超キモいと思う。
あれがキモいんだよ。パソコンの配線がキモいんだから。
配線がキモいってどういうこと?
いろんなコンセントに刺さっている配線がキモい。
なるほど。
その意味では確かにちょっと、もともとプログラマー用ツールなので。
最近でもね、よくYouTubeとかに上がってるのは非エンジニア向けにカーソルいいよみたいなのが上がってたりするんですけど。
AIと編集の重要性
まあでもね。
あ、今出ましたね。
記事構成を作ってくださいみたいなことを言うと、それがこのテキスト文章の中に記事構成を作ってくれるわけですよね。
で、これ見ながら、タイトル案は3つあるけどこの1個がいいなとかっていうのを選んでいくと。
そうすると、導入とか本文の省立てとか、そういうのを、省を作ってくれるので。
これ見て、違うなと思ったら変更するし、OKと思ったらそのままいくというような形で。
これを、あとは人間の手で編集をして、でこれをOKにして、でこれを続きをどんどん書いていってもらうっていうような感じ。
で導入部分も書いてもらって、記事も全部作ると修正部分が多くなるので、ちょっとずつ書いてもらって。
で、違うなと思ったところは自分で編集していくっていうような形にしていってます。
で、例えばね、その時にこの3章の記事で書いてもらったやつが、何か過剰書きっぽい書き方とかにされちゃったんですよね。
で、「いやいや、そうじゃなくて、過剰書きじゃなくて、ノートの文章のようにしてください。また、2章までの書内容を元に同じトンマナで作ってください。」みたいな。
みたいなところで編集をすると、この部分を。
ここで編集を入れるんだ。
そうですそうですそうです。
今指示出したの?
指示出しました。で、この緑っぽい背景のやつが新しく作ってくれてるところですね。
なるほどね。
元々この赤のやつ、「認知手法は3Cで考える。」という章があって、なんかこう、すごいシンプルに過剰書きみたいな感じで書かれてるところを、
いや過剰書きじゃなくてちょっと記事っぽく書いてよって言ったら、こんな感じでちょっと中身まで全部は読めないけれども、それなりに記事っぽく書いてくれたりするわけです。
ピンクがビフォーアで。
そうです。
黄緑がアフター?
アフターです。
なんで、コーディングだと間違ってるのでこうしてみたいなこと言うと、こんな感じでビフォーアとアフターみたいなのを作ってくれて、
で、これで一旦前よりは今の方がいいから、これじゃあOKにして、これで新しく反映されたんで、
あとは最後はちょっとこれでいいかどうかはもう人間の目で見て修正をしていくんですけど、
でもこういう感じで、その全記事修正するんじゃなくて、ちょっとずつ作りながら修正をできるので、
なので、AIが出てきたやつが毎回毎回60点で、どんだけ指示しても60点しか返ってこなくて、指示めんどくさくなるみたいな形ではなく、
だんだんと言いたいこと言ってくれるようになるって感じになってくるかなと思ってます。
そうね、確かにこれまでなかったね、こういうのはね。
そうそう、一部ずつ。
一部ずつってのはいいね。
そう、一部ずつやってくれるっていうのがすごくいいと。
で、あとはこの記事を作る上で、編集方針みたいなファイルを別で作っているので、
それを一回作っておくとその編集方針に合わせた記事を作ってくれると。
なので、毎回毎回こういうノートの記事でとかって作らなくても、一回編集方針を作っておけば毎回それに応じたものを作ってくれるし、
あとは作りながらこの編集方針をより良くしていくことになると思うんですよね。
僕も何回か作って、ちょっとこうだと、例えば最初に作った時に7章だてぐらいにしてきやがったんですよね。
で、ちょっと7章だてとか文字数多くなるしやめてって思って、3章までにしてくださいとかすると、今後3章で作ってくれたりするので、
AIに支持するのここが大事なんだなとか、そういうの分かって、で、これをこの編集方針っていうものをどんどん作っていくと、
多分より僕の意図通りの記事っていうのが今後出てくるだろうなというふうに思うので、
そうすると僕のライティングスピードめっちゃ上がるんじゃないかなって、今期待しているところです。
なるほどね。
はい。
まあそこまでライティングスピード上げたい理由はよく分からない。
根本的にありますが、まあでもいいサービスというかですね。
なるほど、これまでとちょっと違うなと思っていましたね。
うん、なんかそのもどかしい、なんかうーっていう、数字ないねっていうところが、まあなんか全部変えなくていいんだよみたいなのあるじゃないですか。
ここだけ変えて、他絶対変えないでって言ってるのに、他でも全部変えちゃうじゃん。
そうそうそうそう。
なんで分かんないのかな。他絶対1と文字もいじられないでって書いてるのに。
言ってる言ってる。
いじったりする。
そう。
やめてほしいんだけど。
やめてほしいね。
そうだそういうところには向いてるかなというようなツールですね。
そのあたりがすごくいいなと思っています。
まああのさっきのジンボさんの言ってた、なぜノートを大量に作りたいのかっていうと、もうちょっとこううまく情報発信したいなという思いはあるわけですよ。
ラジオだけじゃなくてね。
ジンボさんもね、ノートの記事を書いてそれをラジオの台本にしてるわけじゃないですか。
うん。
それできたらいいなと思うんですけど、僕は台本は作れるけどノートの記事を作れない問題があるので、これからはカーソルにお願いしようと思ってる。
なるほど、それは全然わからへんわ。
そうね、それができる人はそうだよね、そう思います。
分断あるよね。やったらええやんっていうのが人によって違うんだよね。だから僕が苦手なことも他の人が超得意なこともたくさんあるし、そこは人間の分断だな。
いやそうですね。
戦争はね、そうやって起こってくるんだと思う。
得意不得意の差で。
でもね、仕事しててもこの人これが得意だなとかこれが苦手だなとかあるじゃないですか。
やっぱこう、より得意じゃないこともできるようになるっていう観点ではAIを使ってできるようになるのはすごくいいなというふうに思ってます。
特にこのセミナーであったザ・モルツっていうのはオンドメディアのコンテンツマーケットをやってる会社なので、やっぱこういう形で記事を作るスピードが上がるっていうのは結構売上インパクトも大きいというか、ある意味誰かの仕事がなくなることもあるけれども、でもスピード感は上がるというような仕事だと思うんですよね。
そうだろうね。
いや結構だから、AIライティングをいかにやるかは、今今意向はマジ強いと思ってて。
俺もAIでまずバッと書いてもらって、SEOとかでも、そこに実務的な視点から書き直すの全部。
SEO記事とか5000文字くらいはAIでバッと書いてくれるから、そこに20%ぐらい実務的な視点を足すと、めちゃめちゃSEO強いのよ。
それだけで既存の記事に勝ってしまうわけですよ。
仕事の未来と能力
その辺のめちゃめちゃ効率追求しながら、編集視点というか、実務視点を足すことで、権威性とかオリジナリティとかが多少弱くても勝てるみたいなところまで持っていけるみたいなのは、意外と編集の勝ちどころだったりもするかもしれない。
そうですね。
とかと思ったりはしてください。
確かに。だからそういう意味では、それができると、そうするとじんもさんは多分1個のSEO記事書くスピードめっちゃ上がるってことじゃないですか。
普段書かないけどね。
確かにね。
で、このモルツのセミナーで言ったのは、そうなった時にどうするかってなった時に、普通、これまで10記事を例えば5人で作ってたけど、これ1人で10記事作れるようになったら、残り4人いらなくなるなって感じ?
寂しいこと言うね。
そうでしょ。原価カットにしか目が行かないっていうのがよくあるけれども、そうじゃないですよねっていうことを言っていて、これまで5人で10記事書いて、それを1人でできるようになったら今後どうするかっていうと、じゃあ1人で10記事書けるんだったら、5人で50記事書くと。
売上を5倍にするって50記事書くっていう風にやったらいいんじゃないですかってことをセミナーで言ったんですよね。だからAIによって人間が自動車からF1マシンになったんであれば、F1マシンになった目標設定も必要ですよね。そうじゃないとコストカットにしか目が行かなくなるから、そういう考えでやっていったらいいんじゃないかっていう考えでモルツとしてはやられてるそうです。
普通というか、まあそうだねって感じ。
なるほどねって感じね。そういう意味でいろいろと変わってくるなと思ってて。もう一個ね、これをやってて思ったのは、AIによって僕らの仕事の仕方ってめっちゃ変わってくるなって思うわけですよ。
で、じゃあその時にこういう作業とかが爆速でできる社会になっていった時にどんな能力が僕ら求められるのかなって思ったんですよ。
で、一つはやりたいことを見つけられたり人生楽しめる能力がいるなと思って。昔、古代ローマとかってパンとサーカスって言葉があって、古代ローマの人たちって剣闘士の試合見て盛り上がったりとかパンとサーカスだけがあればすごい楽しいからそれで満足してる人がいるけど、それって今の時代におけるコンビニとネットフリックスだと思うんですよね。
AIと人間の協働の必要性
それだけあれば生きていけるけど豊かではないっていうものがきっとあって、そういう意味でやりたいことを見つけるって人生を楽しめる能力が必要だなっていうのを一つ目として思ってます。
2個目として変化に対応できる能力、3個目が論理的批判的思考とそれを支える暗黙地で、AIがそれっぽいことをどんどん言ってくるのを見て、それじゃないんだよなーって言えたりとか、それを支える暗黙地みたいなところがこれから必要になってくるのかなっていうのは最近思ってるところです。
そうだね。だから人間性とあと知性とかさ、自己計算とかっていうのの必要性は逆に高まってるってことですよね。
逆に高まるんですよ。僕らどんどんAIがやってくれるから、それで任せればいいんだってなりがちだけれども、でもそうすると人間としての価値がなくなっていくので、逆により生産性の差とかもつくし競争も激しくなるし、これまで人間が求められてたものをより強化しなきゃいけないなと思っています。
僕もね、ノートブックMとかいいなと一瞬思って、苦手な要所を予約してもらって、トーク番組的に聞いたらインプットよくなるなと思ったんで、1ヶ月くらいやってたんだけど、確かにインプット最初はいいんだけど、徐々にAI同士の会話はやっぱり頭に入ってこなくなるね。
最初は入ってくるんだけど、途中からなんか蓋をするような感じ?脳みそが。これあんまり意味がないです、この情報みたいな感じで。なんか思ってしまうみたい、無意識で。だから途中から入ってこなくなって、
人間としての会話というのかな。肉体性とか身体性とかそういうことだと思うんだけど、どんだけ模倣しても若干というかだいぶ違和感があるんだけど、その辺はやっぱり難しいんだろうなと。今今はちょっと思ったね。
そうですね。確かに僕、ジェミニーが作ってくれるポッドキャスト番組風に男女で会話してくれるみたいなやつですよね。そうそう。ノートブックLMじゃないかな。ジェミニーもできる。
ごめんごめん、ノートブックLMだ。ジェミニーで一万字要約して、それをLMに突っ込んで音声解説とかさせると、わりとインプット効率は良くなるけど、やっぱ途中から入ってこなくなるね。
よくできてるけどね、えっととかそうですよねとかそういうのがちゃんと入ってるからすごいなと思ったけどね。思うけどね。限界はありますね。
確かにね。僕が聞いているハイパー企業ラジオってポッドキャスト番組があって、それはこの間ポッドキャスト番組は終わったんですけど、その終わった後に最終回はノートブックLMで作ったラジオを聞いてくれている人のアンケート結果をまとめたポッドキャスト番組。AIが喋ってるやつ。
っていうのが最後流れてて、確かに僕も好きなハイパー企業ラジオって好きな番組だけど、半分までしか聞けなかったね。
伝わるんだろうね、熱量みたいな。だってね、えーっととかいい感じに言ってるけど、全ていい感じに言ってるだけで、思いはこもってないもんね、その一言一言にね。
そうなんだよね。あと結局、どこをピックアップするかみたいな話で、結局一般論とか分かりやすいところとか、話の中軸のところしかピックアップしない。そこディレクション加えればいいんだろうけど、いちいち加えてられないから。
それになるとやっぱ同じ話になってくる。だんだん。当たり前の話をよく分からん二人がやってるようなことがあって、漢字の読み間違い異常に多いからそっちが気になってくるみたいな。異常に多い。
確かに漢字の読み間違いは、youtubeとかで対話してるAIで喋ってるやつも漢字の読み間違いは結構あるもんね。あるね。なんか微妙に絶妙に読み間違えられると気になるじゃん。あれこれどういうことどういうことどういうことってクイズになっちゃうよ。
ジモさんよりね、誤字脱字とか仕事上気になるタイプでもあるもんね。音声でも気になるのかな。普通の人も気になると思うよあれは。
LMの文脈がよくわかんないね。男女二人で喋ってると思ったらキャラが変わったりとかさ、急にお前誰みたいなやつが入ってきたとか、こいつが急にテンション上がってるのか第三者が入ってきてテンション上がってるのかよくわかんないみたいな。
あの辺の漢字も不明だけど、まあそれがいずれ解消されるのだとしても、やっぱり若干そうだね。AIの限界は今はあるよねと思う。やっぱあるよね。アウトプットっていうところについては人間がやる方が最後いいんだろうなーっていうのは思いますね。
そうだね。僕の立場としてはアウトプットは一文字もAIに任せられないと思ってるから、僕はインプットにAIを使うのは賛成だし早いし、今でいくと圧倒的にそっちのほうがいいと思うけど、それを解釈して変換するっていうのは冒頭の真ん中のプロセスは自分がやるべきだと思ってて、
そこで独立性とかを出して発見をしてみたいなことをやらないと、なんか自分の開在価値みたいなところがないし、記憶にも残らないし、と思うから、そこかなーと思って。
なるほどね。
どこで自分の頭を働かせたいかの違いもあるだろうけども、そんな感じで考えてきたね。
そうですね。確かにどこを人間として価値を出し、どこはAIに任せてみたいな役割分担はあるよなーって思いますね。
みなさんは今回の話を聞いてどんなことを考えましたか?
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さて、今週のアーサースカイルキューネータ庁マーケターの真ん中ラジオもそろそろ締めのお時間となります。
本編でもAIの話をしたんですけど、エンディングでもちょっとライトなAIトークをしようかなと思っていて、
前々回ね、僕が新しく作った広告バナー自動生成AIは全然使えなかったって話したんですけど、
最近リリースされたグーグルジェミニのナノバナナ。なんでナノバナナって名前なのかな?ちょっとふと思ったけど。
読みにくいよね。
読みにくい。バナナってみたいな。冗談かよみたいな思うけれども、これはね、結構いい感じで生成してくれて、
ちょっと日本語はダメだったんですけど、台本に貼っている通り商品画像アップして30代女性に持たせた画像を作ってくださいって言ったらこれぐらいの画像を作れるので、
この画像ね、それっぽいですよね。
それっぽいね。
ちゃんと溶けているし、ちゃんと生成して、普通の本当に写真かなって一瞬思うし、
このポージングは現実的にはありえないけどね。
まあそうね、弁当厚くないか。
何をしているのこの人。
この女性のさ、クオリティとか背景、ボケ感とか素晴らしいですね。これで商品を持っているわけだよ。
そうそう。
素晴らしいね。
この商品も、前使った他のやつは、その商品が若干違う、似てるけどちょっと違うものに変わったんですけど、
これは綺麗に、もともとアップした画像は上から撮った商品なんですけど、
それを上手く傾けて、やって綺麗に載ってる料理も同じような感じで作られてたので、
これはちょっとこれまでのAI画像生成よりも優秀だなって思いましたね。
そうだね。
やっぱこの辺、これまでAI使って違和感あるなってところはどんどんいろんなツールが出てきて解消されていくんだなって思いましたね。
あともう一個、僕が使ってるECのツールで、ECフォースっていうツールがあるんですけど、
ECの管理ツールですね。
そのECの管理ツールにもECフォースAIっていうのが最近導入されていて、
これはECフォースのシステムとAIが接続しているので、システム内の情報で、
例えば8月の売上分析してって言ったら8月の売上分析してくれたりとか、
普通ね、これまでだと情報をアウトプットしなきゃいけないじゃないですか。
そのECフォースからダウンロードして、それをChatGPTに入れたりとかGeminiに入れたりとかそういう作業しなきゃいけなかったんですけど、
もうツールの中に実装されているので、実際裏側にはChatGPTとかGeminiが動いていると思うんですけど、
そういうことせずにそのまま分析してって言ったら分析してくれたりとか、
メール分作ってって言ったらメール作ってくれたりとか、
あとはそのままメール作ってこれを設定してって言ったらそれも直接システムを維持して設定してくれるので、
こういう独自システムにAIが実装されるケースも今後増えてくるだろうなって思いましたね。
まあ楽になるんだろうね。
そうだと思う。だから、なおさらこれでいいのか問題が一番大事だなと思って、
常にそれっぽいことを出してくれるので、メール作ったりLP作ったりとか、
全然知らない人が使うと、なんかAIが作ってくれたからこれでいいのかなと思ってやり始めるけれども、
本当にいいかどうかわからない。
だいたいそれっぽいからね。惜しいところで間違ってることが多いと思うんだよな。
新しいAIツールの紹介
だいたい間違ってると思った方がいいんだけどね。
そうだよね。
でも全然ダメな人間より圧倒的にいいんだろうね。微妙なAIの方が圧倒的にいいと思う。
いいけどね。でもいい品質にはならないからね。それでビジネス上成功することはきっとないと思うから、
なおさらレビューできる能力がより求められてくるだろうなって思いますね。
そうだね。
まあだからね、僕らはこれまでいろいろ経験をして今の時代を迎えてるからいいけど、
20代でね、この時代だとレビューできる経験が大事って言われても、
いやいやまだ若いものですけどってなると思うんですよね。
そうなんだよね。
でね、実際若者失業率増えてるとかいう話もありますしね、アメリカとかで。
アメリカとか特になかったけどね。まあわかるけど。
若手の成長とAIの影響
そうね。若手の人にこれまでは品質悪いけどとりあえず作業としてやってもらうことによって若手の人の学習になっていたことっていうのを
もうAIがやってくれるようになってるからね。
そうなんだよね。大変ですよね、若い人に。
なかなかね、成功と失敗を積み上げるっていう経験は一定時間が必要だからね。
どうしていくんだろう。
しかもAIがそもそもある時代に育っちゃうと、社会人になってね。
特にあれだよね、解決策をまずパッと聞いちゃうみたいな癖づけになると。
なんかね、AIがあれと知能が下がるみたいな調査もあったじゃないですか。
だから、それ一定あると思って考え抜くとか、答えが出るまでは考えをやめないみたいなことって何か必要だと思うんだよね。
それで壁を何回か越えないと、人間の頭って本質的に良くならないというか、ビジネス仕様に耐えるようなアウトプットができるモードにならないと思うのね。
なんかすごいストレスをかけられるとか、そういう経験がないと。
だからそこがどんどん失われる感じがするね。
そういう意味で20代の頃、議事録作ってそのレビュー真っ赤にされてとか、議事録作る週3本の議事録作るので徹夜とかしてたけど、ある意味良い経験させてもらったのかなと思うけどね。
そうだねー。
こんなレポートで机叩いて止まらないと意味わかんないと思ったけど。
あの時の経験は良かったというか、そこまで追い詰められないとちゃんと何か考えないというか、思考のフォーマットは安易な方に流れるから、改めて考え方を変えるとかっていうところには行かないからね。
何枚か壁破った先に自分がいるんだろうけど、それをあまり自覚してない自分がいるんだが、じゃあその一枚も壁破ってない人と仕事をした時に、「あ、そうか。」みたいなことはよくあるね。
AIとマーケティングの関係
特にAI世代とか、ウェット世代とか、怒られ慣れてない世代とかも特にそうだけど、「あ、そうか。」みたいな、「ここで目を上げるのか?」とか、「急に締め切り伸ばせってくれないですか?」とかって言ってきたりとか、「え、なんで?」みたいな。
その前できることなかったんでしたっけ?みたいな話とか。よくある考え抜く前に相談をしたがるとかっていうのも、怖くてできなかったんだよ、昔はね。
そんな優しくなかったもんね。
普通に教えてくれないことあったもんね。考えて帰ってから来てくださいとか。
そのレベルだったら相談すんなとかよく言われたよね。今だったらわかるけどね。勇気で考え抜いてから相談してくれよって思うけどね。
でも今、パワハラ上司になるんじゃないですか?相談したのに相談も聞いてくれない上司とか。
そうそうそう、そうなるんだよね。だったらもう、じゃあいらないわ、新人という話になるよね。
AIでいいや、みたいなことになっていくね。
ここも難しいところですよね。
難しいですね。やっぱり時代の流れが速すぎて、人間とか社会がついていけないですよね、これだけ速いとね。
そんな風でもあれだと思うけどね、AIとかテクノロジーは言っても進化するし、それはどんどん変わっていくもんだからしょうがないし予測もできないけど、
それを制御するとか使うとか、うまく前に進めるみたいなのは、それは絶対一時として残ると思うんだよね。
そうだね、確かに。何でもそうよね。道具ってそういうもんだもんね。包丁とかすごい切れるものを作ったことを作って、あとはそれをどう人間が使うか。
どんなにいい包丁を使ったとしても、料理人の腕が悪いと美味しくできないからね。そこは必要よね。使いこなせる能力。
そこに集中すればいいんじゃないかなって思った。
確かに。
AIは勝手に進化するんだから。
そうだね。
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ではまた来週の土曜日、ポッドキャストでお会いしましょう。さようなら。
さようなら。
